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プロファイル
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Scopus著者プロファイル
池谷 直樹
教授
国立大学法人 九州大学
,
流動熱工学
ウェブサイト
https://hyoka.ofc.kyushu-u.ac.jp/html/100021708_ja.html
h-index
1720
被引用数
21
h 指数
Pureの文献数とScopusの被引用数に基づいて算出されます
2007
2026
年別の研究成果
概要
フィンガープリント
ネットワーク
研究成果
(118)
類似のプロファイル
(1)
フィンガープリント
Naoki Ikegayaが活動している研究トピックを掘り下げます。このトピックラベルは、この研究者の研究成果に基づきます。これらがまとまってユニークなフィンガープリントを構成します。
1
類似のプロファイル
Wind Velocity
Earth and Planetary Sciences
100%
Buildings
Engineering
95%
Array
Earth and Planetary Sciences
70%
Block
Earth and Planetary Sciences
62%
Building
Earth and Planetary Sciences
61%
Investigation
Earth and Planetary Sciences
47%
Models
Engineering
47%
Wind
Engineering
46%
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研究成果
年別の研究成果
2007
2022
2023
2024
2025
2026
104
学術誌
6
会議記事
4
学会誌
3
会議への寄与
1
その他
1
総説
年別の研究成果
年別の研究成果
AIJ guidelines on the applications of large-eddy simulation to pedestrian wind environment: Recommendations and validation benchmarks
Okaze, T., Kikumoto, H.,
Ikegaya, N.
, Nakao, K., Ono, H., Nakajima, K., Imano, M., Hasama, T., Tabata, Y., Kishida, T., Yoshie, R. & Tominaga, Y.,
2月 2026
,
In:
Journal of Wind Engineering and Industrial Aerodynamics.
269
, 106321.
研究成果
:
ジャーナルへの寄稿
›
学術誌
›
査読
Open Access
Japan
100%
Grid Generation
50%
Convergence Criterion
50%
Reliability Prediction
50%
Boundary Condition
50%
Impact of inflow turbulence and flow Reynolds number on the flow around an isolated building under unstable conditions
Li, Y.
, Yin, S. &
Ikegaya, N.
,
2月 2026
,
In:
Journal of Wind Engineering and Industrial Aerodynamics.
269
, 106326.
研究成果
:
ジャーナルへの寄稿
›
学術誌
›
査読
Inflow Temperature
100%
Influence of inflow thermal stratification on flow and thermal fields around a heated isolated block
Li, Y.
&
Ikegaya, N.
,
1月 15 2026
,
In:
Building and Environment.
288
, 113969.
研究成果
:
ジャーナルへの寄稿
›
学術誌
›
査読
Open Access
Thermal Instability
100%
Plane Change
50%
POD dimensional reduction for preserving turbulence statistics in urban environment
Osman, H.,
Wang, W.
&
Ikegaya, N.
,
1月 1 2026
,
In:
Building and Environment.
287
, 113927.
研究成果
:
ジャーナルへの寄稿
›
学術誌
›
査読
Root-Mean-Square Error
100%
Wind Velocity
100%
Proper Orthogonal Decomposition
100%
Skewness
50%
Turbulent Flow
50%
Prediction of pedestrian-level percentile wind speeds with CNN models using fundamental statistics
Wan, M.,
Li, Y.
&
Ikegaya, N.
,
2月 15 2026
,
In:
Building and Environment.
290
, 114139.
研究成果
:
ジャーナルへの寄稿
›
学術誌
›
査読
Network Model
100%
Convolutional Neural Network
100%
Neural Network Model
100%
Artificial Neural Network
66%
Artificial Neural Network Model
50%